商业智能与大数据的区别是：商业智能（Business Intelligence，BI）主要是指对企业或组织内部已有的结构化数据进行分析和挖掘，以支持业务决策。它侧重于提供实时或静态的报表、仪表盘、数据可视化等工具，让业务人员能够更好地理解企业内部的数据状况，从而进行更好的业务决策。而大数据则主要是指利用计算机技术来处理大规模、高维度、异构、不结构化等各种类型的数据。
一、商业智能与大数据的区别
商业智能和大数据都是关于数据处理和分析的领域，但它们的重点和方法略有不同。
商业智能（Business Intelligence，BI）主要是指对企业或组织内部已有的结构化数据进行分析和挖掘，以支持业务决策。它侧重于提供实时或静态的报表、仪表盘、数据可视化等工具，让业务人员能够更好地理解企业内部的数据状况，从而进行更好的业务决策。商业智能一般使用的数据量相对较小，数据类型较为单一，更注重对数据的清洗、整合和可视化。
而大数据则主要是指利用计算机技术来处理大规模、高维度、异构、不结构化等各种类型的数据。与商业智能不同，大数据更注重对数据的分析和挖掘，以帮助人们发现隐藏在数据中的模式和关联，以及获得新的业务洞察。大数据的处理和分析常常需要利用分布式计算、机器学习等高级算法和技术。
因此，商业智能和大数据在数据处理的侧重点和处理方法上存在较大差异，但二者也有很多共同点，例如都需要对数据进行处理、清洗、整合和分析，都需要使用可视化工具来帮助用户理解数据。
延伸阅读：
二、什么是商业智能
商业智能BI是一套完整的由数据仓库、查询报表、数据分析等组成的数据类技术解决方案。
商业智能BI可以将企业不同业务系统（ ERP、OA、CRM 等 ）中的数据进行打通并进行有效的整合。这个打通和整合就包括了：ETL 过程、取数、业务逻辑规则像数据规则的转变、数据仓库建模等。
第三，商业智能BI最终利用合适的查询和分析工具快速准确的提供可视化分析或报表，为企业提供决策支持。
可视化分析展现层 – 即商业智能BI的需求层，代表用户的需求，用户要看什么，要分析什么就在这一层进行展现。
数据模型层 – 即商业智能BI的数据仓库层，代表数据的分析模型，完成从业务计算规则向数据计算规则的转变。
数据源层 – 即商业智能BI的数据层，各个业务系统底层数据库的数据通过 ETL 的方式抽取到 商业智能BI 的数据仓库中完成 ETL 过程，建模分析等等，最终支撑到前端的可视化分析展现。
以上就是关于商业智能与大数据的区别的内容了，希望对大家有帮助。
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